이 논문은 유럽연합의 인공지능법(EU AI Act)을 심층적으로 분석하고, 이를 바탕으로 우리나라의 인공지능(AI) 규제 정책에 대한 시사점을 도출한다. EU AI Act는 AI 시스템을 위험도에 따라 금지 대상, 고위험, 제한된 위험, 최소 위험의 네 가지 단계로분류하고 차등적인 규제를 적용하는 위험 기반 접근법을 채택하고 있다. 본 논문은EU AI Act의 위험 분류를 우리나라의 인공지능 관련 법률안과 비교 분석한다. EU AI Act가 포괄적인 규제 프레임워크를 제시하고 있으나, 이를 우리나라에 그대로 적용하는 것은 적절하지 않을 수 있다. AI 혁신을 저해하지 않으면서도 잠재적 위험을 효과적으로 관리할 수 있는 규제 체계를 모색해야 한다. 특히, 개인정보보호법과 제조물책임법 등 기존의 법체계를 활용하여 AI로부터 발생할 수 있는 많은 문제를 해결할 수 있음을 제시한다. 또한, AI 학습용 데이터 공개의무 도입에 대해서는, 저작권 침해 소송 확대 가능성 등을 고려하여 저작권법에TDM 면책규정 도입 문제와 함께 종합적인 검토가 필요하다.
This article provides an in-depth analysis of the European Union’s Artificial Intelligence Act (EU AI Act) and examines its implications for South Korea’s AI regulatory policy. The EU AI Act adopts a risk-based approach, categorizing AI systems into four risk levels: prohibited, high-risk, limited risk, and minimal risk, with differentiated regulations applied accordingly. This article compares the risk classification system of the EU AI Act with South Korea’s proposed AI-related legislation bills. While the EU AI Act offers a comprehensive regulatory framework, its direct application to South Korea may not be appropriate due to differences in technological capabilities, industrial structures, and sociocultural contexts. This article argues that South Korea should develop a flexible and context-specific regulatory approach that balances AI innovation with effective risk management. Notably, this article proposes leveraging existing legal frameworks, such as the Korean Personal Information Protection Act and the Product Liability Act, to address many AI-related issues. This article also emphasizes the need for a comprehensive review of introducing mandatory disclosure of AI training data, considering the potential for increased copyright infringement litigation. This issue should be examined in conjunction with the introduction of Text and Data Mining (TDM) exemption provision in the Korean Copyright Act.
Ⅰ. 서론
Ⅱ. EU AI Act 개요
Ⅲ. 금지된 인공지능
Ⅳ. 고위험 AI 시스템
Ⅴ. 제한된 위험 AI 시스템
Ⅵ. 범용(General Purpose) AI 모델
Ⅶ. 결론